Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Датчики случайных чисел


Получение и преобразование случайных чисел.

Распространены два основных способа получения случайных чисел:

1) Случайные числа вырабатываются специальной электронной приставкой (датчиком случайных чисел), устанавливаемой на ЭВМ. Реализация этого способа почти не требует дополнительных операций, кроме обращения к датчику случайных чисел.

2) Алгоритмический способ – основан на формировании случайных чисел в самой машине посредством специальной программы. Недостатком этого способа является дополнительный расход машинного времени, так как в этом случае машина выполняет операции самой электронной приставки.

Программа выработки случайных чисел заданным законом распределения может оказаться громоздкой. Поэтому случайные числа с заданным законом распределения обычно получают не непосредственно, а путем преобразования случайных чисел, имеющих какое-то стандартное распределение. Часто таким стандартным распределением является равномерное распределение (простота получения и удобство преобразования в другие законы).

Получение случайных чисел с равномерным законом наиболее выгодно получать с помощью электронной приставки, освобождающей ЭВМ от дополнительных затрат машинного времени. Получение чисто равномерного распределения на ЭВМ невозможно в силу ограниченности разрядной сетки. Поэтому вместо непрерывной совокупности чисел на интервале (0, 1) используют дискретную совокупность из 2n чисел, где n – разрядность машинного слова.

Закон распределения такой совокупности носит название квазиравномерного. При n³20 различия между равномерным и квазиравномерным законами становятся несущественными.

Для получения квазиравномерных случайных чисел используют 2 способа:

1) генерирование случайных чисел с помощью электронной приставки путем моделирования некоторых случайных процессов;

2) получение псевдослучайных чисел с помощью специальных алгоритмов.

Для получения n-значного двоичного случайного числа по первому способу моделируется последовательность независимых случайных величин zi, принимающих значение 0 или 1. полученная последовательность 0 и 1, если рассматривать ее как дробное число, и представляет собой случайную величину квазиравномерного распределения на интервале (0, 1). Аппаратные методы получения этих чисел различаются только способом получения реализации zi.



Один из способов основан на подсчете количества радиоактивных частиц за определенный промежуток времени Dt, если число частиц за Dt четное, то zi=1, а если нечетное, то zi=0.

Другой способ использует шумовой эффект электронной лампы. Фиксируя значение шумового напряжения в определенные моменты времени ti, получаем значения независимых случайных величин U(ti), т.е. напряжение (Вольт).

Величина zi определяется по закону:

где a – некоторое значение порогового напряжения.

Величина a обычно выбирается из условия:

Недостаток аппаратного способа в том, что он не позволяет применять метод двойного прогона для контроля работы алгоритма решения какой – либо задачи, так как при повторном прогоне не удается получать те же случайные числа.

Псевдослучайными называют числа, сформированные на ЭВМ с помощью специальных программ рекуррентным способом: каждое случайное число получают из предыдущего с помощью специальных преобразований.

Простейшее из этих преобразований следующее. Пусть имеется некоторое n– разрядное двоичное число из интервала nÎ (0, 1). Возведем его в квадрат, при этом получим уже 2n разрядное число. Выделим средние n разрядов. Полученное таким образом n – разрядное число и будет новым значением случайного числа. Его опять возводим в квадрат и т.д. Такая последовательность псевдослучайна, т.к. с теоретической точки зрения она не является случайной.

Недостатком рекуррентных алгоритмов является то, что последовательности случайных чисел могут выродиться (например, будем получать только нулевую последовательность или последовательность единиц, или может проявляться периодичность).

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Сбор статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин | Получение случайных чисел с заданным законом распределения

Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 957; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Рекомендуемые страницы:

Читайте также:
studopedia.su - Студопедия (2013 - 2021) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление
Генерация страницы за: 0.002 сек.